NVIDIA GTC將于2026年3月16-19日在美國加州圣何塞及線上同步舉行，此次將聚焦探索下一代AI的無限可能。大會(huì)前夕，英偉達(dá)CEO黃仁勛罕見發(fā)表關(guān)于人工智能的長篇博客文章，文中他定義了AI的“五層架構(gòu)”。有關(guān)未來AI的發(fā)展方向，或許我們將從中找到答案。

AI帶來根本性變化，從預(yù)制軟件進(jìn)入“實(shí)時(shí)智能”

黃仁勛指出，AI 是塑造當(dāng)今世界的強(qiáng)大力量之一，是如同電力和互聯(lián)網(wǎng)一樣必不可少的基礎(chǔ)設(shè)施。它令計(jì)算領(lǐng)域發(fā)生了根本性變化。

如何理解這個(gè)根本性變化。過去，軟件通常都是預(yù)先制作好的。人類描述一種算法，計(jì)算機(jī)執(zhí)行此操作。數(shù)據(jù)必須經(jīng)過精心設(shè)計(jì)，存儲(chǔ)在表格中，并通過精確查詢進(jìn)行檢索。SQL 變得不可或缺，世界因此得以運(yùn)轉(zhuǎn)。

如今，有了AI，就擁有了一臺(tái)能夠理解非結(jié)構(gòu)化信息的計(jì)算機(jī)。它能夠識(shí)別圖像、閱讀文本、聆聽聲音并理解其含義。它可以根據(jù)上下文和意圖進(jìn)行推理。并且它能夠?qū)崟r(shí)生成智能。
每個(gè)回應(yīng)都是全新創(chuàng)建的。每個(gè)答案都取決于你提供的上下文。這并非軟件檢索存儲(chǔ)的指令，而是軟件根據(jù)需求進(jìn)行推理并生成智能。

可以說，AI帶我們從預(yù)制軟件進(jìn)入到實(shí)時(shí)智能的時(shí)代。這將是劃時(shí)代的科技創(chuàng)新，并將深刻影響著未來。

AI“五層蛋糕”架構(gòu)，構(gòu)筑全球數(shù)萬億美元基礎(chǔ)設(shè)施

如何構(gòu)建AI基礎(chǔ)設(shè)施，黃仁勛提出以工業(yè)角度審視AI，可分解為“五層蛋糕”架構(gòu)。自下而上依次由能源、芯片、基礎(chǔ)設(shè)施、模型和應(yīng)用構(gòu)成。他認(rèn)為，我們才剛剛開始這一建設(shè)進(jìn)程，目前已投入數(shù)千億美元，但仍需建設(shè)價(jià)值數(shù)萬億美元的基礎(chǔ)設(shè)施。



能源是最底層的支撐

在這個(gè)架構(gòu)當(dāng)中，最底層是能源。實(shí)時(shí)生成的智能需要實(shí)時(shí)產(chǎn)生的電力支持。每一個(gè)生成的 token，都是電子流動(dòng)、熱量管理以及能量轉(zhuǎn)化為計(jì)算的結(jié)果。能源是AI基礎(chǔ)設(shè)施的首要原則，也是制約系統(tǒng)能產(chǎn)生多少智能的瓶頸因素。

在此，黃仁勛點(diǎn)出了能源既是一切AI發(fā)展的底座，同時(shí)能源短缺問題又影響著AI的智能效果。如何創(chuàng)造充足的能源將是我們面臨的首要問題。

AI重構(gòu)芯片計(jì)算架構(gòu)

第二層是芯片，將能源高效且大規(guī)模轉(zhuǎn)化為計(jì)算能力有賴于處理器的運(yùn)行。具體來說，AI 工作負(fù)載需要巨大的并行處理能力、高帶寬內(nèi)存和快速互連。芯片層的進(jìn)展決定了 AI 的擴(kuò)展速度以及智能的可適用性。

如今，英偉達(dá)正在引領(lǐng)并集合生態(tài)之力，將以GPU、HBM、互連等技術(shù)為主的芯片層推向更先進(jìn)更高效的進(jìn)階。值得一提的是，在AI訓(xùn)練技術(shù)不斷升級(jí)之時(shí)，英偉達(dá)同樣注重打造AI推理能力，在即將到來的GTC大會(huì)上，預(yù)計(jì)其AI推理芯片將有重大發(fā)布。我們知道，AI應(yīng)用的廣泛落地離不開AI推理能力，有了芯片層的強(qiáng)力支撐，這一次或?qū)氐滓珹I推理應(yīng)用。

基礎(chǔ)設(shè)施層，興建AI工廠

基礎(chǔ)設(shè)施層包括土地、供電、冷卻系統(tǒng)、建筑工程、網(wǎng)絡(luò)通信，以及將成千上萬處理器編排到一臺(tái)機(jī)器的系統(tǒng)。這些系統(tǒng)就是 AI 工廠。它們的設(shè)計(jì)目的并非存儲(chǔ)信息，而是制造智能。他強(qiáng)調(diào)，當(dāng)前全球正大規(guī)模興建三類設(shè)施：芯片制造廠、超級(jí)計(jì)算機(jī)工廠以及AI工廠，這正在成為人類歷史上最大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而目前這一建設(shè)進(jìn)程才剛剛起步。



AI模型不局限于語言模型，開源模型帶動(dòng)作用強(qiáng)

基礎(chǔ)設(shè)施層之上是模型層。黃仁勛指出，AI 模型能夠理解多種類型的信息，語言、生物學(xué)、化學(xué)、物理學(xué)、金融學(xué)、醫(yī)學(xué)以及物理世界本身。不僅是我們熟知的語言模型，更重要的是模型在一些最具變革性的例如蛋白質(zhì) AI、化學(xué) AI、物理模擬、機(jī)器人技術(shù)和自主系統(tǒng)等領(lǐng)域發(fā)揮重要作用。

黃仁勛同時(shí)談到開源模型，并認(rèn)為DeepSeek-R1 就是一個(gè)很好的例子。他說，全球大多數(shù)模型都是免費(fèi)開放的。研究人員、初創(chuàng)公司、企業(yè)甚至國家都依靠開放模型來參與先進(jìn)的 AI。當(dāng)開放模型達(dá)到前沿水平時(shí)，它們改變的不僅僅是軟件領(lǐng)域，而是激活了整個(gè)技術(shù)棧的需求。例如，DeepSeek-R1通過廣泛開放強(qiáng)大的推理模型，加速了應(yīng)用層的普及，并帶動(dòng)了底層對(duì)訓(xùn)練、基礎(chǔ)設(shè)施、芯片和能源的需求增長。



AI跨過重要門檻，應(yīng)用層百花齊放

黃仁勛認(rèn)為，在過去的一年里，AI 跨越了一個(gè)重要的門檻。模型性能顯著提升，可以大規(guī)模投入使用。推理能力增強(qiáng)，幻覺現(xiàn)象減少，落地應(yīng)用能力大幅提升?；?AI 構(gòu)建的應(yīng)用首次開始創(chuàng)造真實(shí)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。

例如藥物研發(fā)平臺(tái)、工業(yè)機(jī)器人、法律助手、自動(dòng)駕駛汽車等應(yīng)用已經(jīng)展現(xiàn)出強(qiáng)大的產(chǎn)品市場(chǎng)契合度。并且可以看到，基于AI機(jī)器應(yīng)用的自動(dòng)駕駛汽車，以及基于AI具身應(yīng)用的人形機(jī)器人，即便是同樣的架構(gòu)，卻能帶來不同的成果。這顯示出AI應(yīng)用強(qiáng)大的爆發(fā)力。

這“五層蛋糕”的關(guān)系緊密，每一層都互相強(qiáng)化。AI 工廠正在興建，因?yàn)橹悄芤褜?shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)生成。芯片正在被重新設(shè)計(jì)，因?yàn)樾蕸Q定了智能的擴(kuò)展速度。能源成為核心要素，因?yàn)樗鼜母旧蠜Q定了智能的生產(chǎn)規(guī)模上限。應(yīng)用加速發(fā)展，因?yàn)榈讓幽Ｐ鸵芽缭介T檻，得以大規(guī)模投入使用。

小結(jié)：

不得不說，AI帶來了一場(chǎng)新的工業(yè)變革，重塑著能源的生產(chǎn)與消耗方式、工廠的建造模式、工作的組織形式以及經(jīng)濟(jì)的增長路徑。黃仁勛同時(shí)強(qiáng)調(diào)，“我們?nèi)蕴幱谠缙陔A段。大部分基礎(chǔ)設(shè)施尚未建成，大部分勞動(dòng)力尚未接受培訓(xùn)，大部分機(jī)遇尚未得到發(fā)掘?！比绱丝磥?，AI發(fā)展蘊(yùn)藏著巨大的潛力，著實(shí)激動(dòng)人心。未來已來，積極擁抱AI，共同進(jìn)入實(shí)時(shí)智能新時(shí)代。